Финансовая организация использует для аутентификации биометрическую технологию Precise Match-on-Card Rainbow Technologie

Биометрическая технология Rainbow Technologies внедрена в крупнейшей финансовой корпорации

Rainbow Technologies сообщает, что на основе технологии Match-on-SIM компании Precise Biometrics компания Gemalto создала решение Gemalto .NET Bio, которое обеспечивает строгую двухфакторную аутентификацию служащих AXA Technology Services.


АХА Technology Services (АХА) – одна из самых крупных в мире финансовых организаций с более чем 170 тысячами сотрудников. Дочерняя компания AXA Technology Services обеспечивает функционирование IT-инфраструктуры и техническую поддержку AXA Group. АХА управляет строго конфиденциальной информацией в области финансов и страхования, поэтому обеспечение высочайшего уровня безопасности IT-систем и разграничение прав доступа работников компании — основополагающая задача.


Уникальная технология Precise Match-on-Card — метод аутентификации, основанный на возможности безопасно хранить и сравнивать данные, полученные при сканировании отпечатка пальца пользователя с шаблонами отпечатков пальцев на смарт-карте.

 

Биометрическая информация хранится в чипе карты, что исключает необходимость использовать базы данных в процессе аутентификации. Это гарантирует целостность и надежность хранения информации. Таким образом, аутентификация пользователя осуществляется на основе двух факторов: первым фактором является сама смарт-карта, а вторым - отпечаток пальца, идентичный образцу, хранящемуся на карте.


Кроме того, решение Gemalto .NET Bio на основе технологии Match-on-Card, полностью интегрировано с рабочей средой Windows и открыто для широкого спектра применения биометрических средств идентификации сотрудников.  

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru